サービス・イノベーションも含めながら，ココイラのクオリティをどうデザインし実践していくのか，ということを考究，そんなことでもあるの．
品質経営の授業では，医療．介護に着目して，ココイラのことも少しばかり扱うっている，という状況で，さらに深く検討を重ねて効果的な技法を構成する必要があるかと．
個人的には，データ・サイエンス絡みとしての技法になるので，ベイズ推論と機械学習をコアに協調知識形成を基盤にして・・・．
リエンジニアリングの理論構成のことがアレコレと気になって，それでちょこっと読み直している，そんなこと．
クラウドによるAIを基盤に新たなリエンジニアリング考察している，要はそんなことで，既に世の中の動きとして，ココイラへの取り組みが急激に進んでいっている，ということでもあって・・・．
モデル・ベースとモジュールのデザインとプロセスに知識と創造を促す，ということをコンピューティングでどう実装して，さらにどうやって生産性を上げるのか，ということが要で・・・．
もちろん，人財育成が何しろ必要で・・・．
QFDだけど，ココイラと知識形成と機械学習のアルゴリズムをどう繋げるか，ということに興味がある，そんなこと．
品質経営の理論で捉えると，知識経営と組織学習を基盤にした品質のつくり込み技法でもあるのだけど，コンピューティングの先端とも絡む，ということに．
そう言えば，企業が持つ膨大な知識データの扱いに関して，テキスト・マイニングも含め，どうやって創造知識の形成を図り，さらに組織学習を促すのか，といったことの経営技法を構築し続けるのって，企業の強さに影響するでしょうよ．
ビジネス・アナリティクスって奥深いし，この先は知識科学による経営技法として極めて高度に発展して・・・．
信頼性の数学を考えている，という状態で，少しばかり基本から整理，ということ．離散と連続，要はそんなことで，確率過程を応用を絡めてアレコレと・・・．
ナレッジとの融合を機械学習を絡めて捉える，という経営の範疇に確率システム理論と統計推論，それに情報数理，統計物理学も関わっている，という構図．
だけど，これら全体を俯瞰する数学が気になってもいる，という具合で，コツコツと積み上げて・・・．もちろん，計算数理と実装もで．
知識構造の数理って奥深いの．